Даша крутая, подписывайтесь на её канал: https://t.iss.one/redrecsys (подробности кто Даша и чем занимается - ниже)

Кстати в итоге на RecSys их статью взяли 🎉

Меня часто спрашивают сколько займет по времени вырасти от джуна до синьора / лида.

Обычно я в пример привожу Дашу
В начале 22го она пришла к нам джуном (кстати взяв 4е место в нашей сореве)

Несколько месяцев она уже лидит RnD-группу нейросетевых рекомендаций в МТС \ MWS.

Но на этом она не останавливается — не так уж и сложно было ее убедить опубликовать свои идеи в статье на RecSys’25, что стоило не только новогодних и майских праздников, а еще и много нервов 🙃.

А на днях Даша еще и канал завела — не стесняйтесь подписываться!

PS
ссылочка любителям сюжетов про быстрый рост 😃

Я знаю, что у многих из нас уже выработалась лёгкая аллергия на «конференции по ML» — круг одних и тех же лиц, всё больше похоже на встречу выпускников, чем на поиск новых идей.

Practical ML Conf приятно выбивается из этого ряда. Во-первых, состав спикеров действительно разнообразный — в программе не только яндексоиды, но и коллеги из Sber AI, Т-Банка, Avito Tech, Wildberries и других компаний. Все — практики, которые делятся тем, что реально работает, а не красивыми слайдами ради слайдов.

Во-вторых, доклады начинаются не с рассветом (коллеги-совы поймут ❤️), а сама программа не перегружена — есть время выдохнуть, переварить услышанное и пообщаться.

Лично я люблю треки про рекомендательные системы и LLM. В этом году, например, Николай Савушкин расскажет, как генеративные модели реально работают в рексистемах Яндекса, а Павел Гуляев из Sber AI поделится опытом создания памяти для LLM на примере GigaChat. Эти темы важны не только потому, что «хайп», но и потому, что они меняют то, как мы строим продукты — от поиска до образования.

Есть ещё одна вещь, которая делает Practical ML Conf для меня особенным. С давних времен существует внутренний митап Яндекса — PML — мы собирались, чтобы делиться рабочими решениями и привозить доклады с топовых мировых конференций. Я и сам в прошлой жизни там выступал. Сейчас Practical ML Conf стал открытой конференцией, и это классно — любой может поучаствовать и услышать рассказ про практические решения от тех, кто их реализовывал.

📍 PML пройдёт 27 сентября в Москве и онлайн.
Регистрация обязательна, а количество мест ограничено: pmlconf.yandex.ru/2025

Реклама ООО «ЯНДЕКС» ИНН 7736207543

Зачем нам работа

Зачем нам работа? Ну что за глупый вопрос. На ней нам платят зарплату и на неё мы вкусно (или не очень) кушаем, покупаем себе всякий хлам, транспортные средства, недвигу, кружки для детей, подарки жене и так далее и так далее.

Но все чаще я вижу состоятельных друзей, которые уже прекрасно могут жить с капитала, либо имеют надежное сочитание хорошей финансовой подушки и уже работающего бизнеса, которые зачем-то идут... на работу! Спрашиваю "Зачем?", отвечают, что стало скучно.

Даже откинув тех, кто держит хорошую мину при плохой игре и банально поиздержался, мы все равно найдем много людей, которым не нужно работать ради зарплаты. При этом не все они (!) даже достаточно богаты (ну, например, не все High-Net-Worth или Ultra-High-Net-Worth). Разработчик в условном Яндексе или Авито так-то тоже может работать не ради зарплаты и иметь возможность несколько лет посидеть дома или заниматься своими делами.

Зачем же еще работать? Например, просто интересно. Работа нравится. Но если тебе она нравится, может тогда сделать свою компанию в той же сфере и работать на себя, еще и денег больше получать? Ну а вот как быть, если правда работа нравится, а не компанию делать, где будет куча других неприкольных задач 🙂 Плюс не факт, что денег будет больше, может наоборот самостоятельно организуешь все хуже.

Другая причина - жажда достижений. Чтобы было что потом рассказать, да и драйв был от достигаторства. Третья - социальный статус. Мне тут в прошлом году предлагали пойти в один институт ректором. Печальным открытием для меня было, что госслужба по сравнению с работой биг боссом в корпорации в принципе крайне неприбыльное дело (всякую схемотехнику разумеется осуждаем и не рассматриваем). Но ведь есть какие-то люди, которые идут в ректоры, мэры, губернаторы, потому что это в их системе координат круто. А есть те, кто идут туда же, чтобы сделать жизнь других людей лучше, идейные товарищи.

Так получается финансовая мотивация работать вообще далеко не всегда самая главная. Если с голоду не помираешь, то может лучше быть счастливым, чем состоятельным? Сложный и коварный вопрос, особенно с учетом того, что люди разные.

Давайте немного помечтаем. Где бы вы работали с удовольствием (или уже работаете)? Что в этом месте должно быть, чтобы чувствовать себя счастливым, занимаясь этой работой?

Мощь R&D Т-Банка заставляет плакать кровавыми слезами) Дайте пацану премию Тьюринга Дарвина

Не знал, что bag-of-words это новые технологии 😁

А так конечно коммерсант еще не готов давать ссылки на гитхаб, где бустинги и обучаемые косинусные расстояние

К слову. Помню вакансии с офигительным пунктом в описании требований: "владение технологией Tf-Idf". Кому какая еще кринжатина засела в памяти? :)

Как оно бывает, когда биг босс говорит, что у компании миллионы клиентов

Лет 10 назад одна компания, продававшая и подключавшая (в числе прочих услуг) iptv приставки, захотела потеснить Mediascope на рынке измерения телевизионной рекламы. Медиаскоп, на секундочку, это многолетний монополист, по которому в мире тв-рекламы меряют всех: от завалящих региональных канальчиков до «Первого канала».

Гендиректор этого продавца iptv серьезно заявлял: «у нас есть 2 миллиона приставок, а у Медиаскопа всего десяток тысяч панелистов, мы сделаем инструмент намного лучше». Для реализации амбициозного проекта позвали умных программистов из топовой Российской айти компании, потому что ГД компании-продавца iptv дружил с ГД айтишников и заранее ударил с ним по рукам, что делать будут вместе.

Когда два биг босса договорились, подчиненным остается брать под козырек и приступать к неохотному, но неизбежному исполнению. Но стоило дискуссии спуститься на один уровень иерархии ниже, оказалось, что приставок все же 200 тысяч. Ну напутал босс, бывает. Однако подчиненные ГД это тоже не тот уровень, чтобы данные отгрузить, поэтому диалог делегировали и еще ниже. Оказалось, что там все в шоке, что приставок 200к, ведь 20к было всего! В конечном счете до айтишников вместо обещанных миллионов дошло 12 тысяч (даже с зарплатой и то разрыв обещаний и факта не так драматичен), но самое веселое выяснилось в конце. Оказалось, что из 12 тысяч приставок только по 2 тысячам есть данные о составе домохозяйства (кто живет-то в квартире), причем в некоторых случаях в одну квартиру были записаны 50 и более человек.

Когда вы станете биг боссом (если еще не), обязательно помните, что числа, принесенные вам менеджером в отчете, могут быть реально на порядок выше чисел, которые он сам получил от своих подчиненных. И чем выше вы в иерархии, тем более беспросветное вранье к вам иногда приносят. Это очень грустный эффект, потому что как следствие он приводит к инфляции реальных достижений - в них тоже перестают верить, а разбираться становится лень, когда 9 из 10 утверждений об успехах сформулированы с большой натяжкой, творческим додумыванием, "правильным" способом подсчета и умелым стоянием рядом в нужное время в нужном месте.

P.S.: Медиаскоп по-прежнему стандарт измерения тв-рекламы, а ГД из истории по слухам успешно устроил свою жизнь в счастье вдали от Родины. Еще и до того, как его объявили в розыск. Как-никак матёрый был менеджер.

Не жили хорошо, нечего и начинать?

Когда в вашей жизни происходит что-то хорошее (в любом масштабе, например, выросла зп, купили увлажнитель воздуха, начали ходить на тренировки, переехали в район с воздухом почище или еще что-то такое совсем обычное и понятное), очень часто ожидаешь, что качество жизни тоже чуточку улучшится. Первое время так даже и есть. На новую зп можешь себе позволить чуть больше, чем на старую, с воздухом почище и повлажнее лучше высыпаешься, после тренировок становишься бодрее, и так далее.

Но после недолгого периода радости приходит час расплаты. Оказывается, быть бодрым после тренировки уже не приносит радости. Все наоборот: это быть унылым сонным чмоней вас теперь бесит. Новая зп не делает вас счастливее, это мысль о зп ниже нее заставляет нервничать и бояться ее потерять.

Все это очень легко делает зависимым от появляющихся в жизни удобств. Надо ли с этим бороться и не привыкать к хорошему? Не знаю, для себя я не решил, как правильно. Жизнь у нас одна и до пенсии действовать по принципу «не жили хорошо, нечего и начинать» это верный способ кинуть себя же.

Единственное, я очень хорошо запоминаю моменты, когда было тяжело - когда болел я или близкие, когда не было денег, когда проваливалось то, во что вложил несколько лет работы. Вспоминаю эти моменты, когда все в порядке, и просто радуюсь, если сегодня этих проблем нет. Это мой искусственно выработанный способ сохранять радость в жизни, когда все нормально, и помогает он очень даже хорошо.

А как вы поступаете с тем, что к хорошему быстро привыкаешь? Принимаете как данность или тоже придумываете как обмануть мозг и радоваться почаще и подольше?

Теневой бан в компаниях

Помню году эдак в 2014 мне нужно было от одной компании взаимодействовать со студентом с её кафедры в универе. Парень был очень талантливый и помогал провести образовательную программу на старте проектов с другими студентами. И вот каждый раз мой босс просил очень деликатно решать все вопросы со студентом, потому что у того была хренова туча подписчиков в VK.

Когда я говорю «хренова туча», это значит, что топ-1 университетское СМИ (нормально раскрученное) давало охват лишь в два-три раза больше, чем личная страничка студента, и постил он очень активно.

То, как корпораты переживали, что студент напишет про них что-то плохое (ну там назовет эйджистами или гомофобами, например, т.к. в те времена это считалось плохо для бизнеса) годами позже побудило меня самого завести канал в тг. Если точно, было одной из причин, но не последней по важности.

Однако также с годами я понял другой секрет: сила студента была не только в публичности, но и в том, что он был вне системы. Когда ты сам корпорат, можно не опасаться, что ты что-то там напишешь. Не напишешь. Первое, что учит любой, кто хочет промоушен - будешь неправильно болтать или болтать лишнее, получишь теневой бан. Бан на повышения, на найм в какие-то компании, на внутренние переходы в текущей. Студент тот кстати так и остался мега-талантливым, но биг боссом не стал. Может потому что и не хотел, а может потому что слишком часто прыгал по разным местам, не дожидаясь роста. А может потому что кому он такой социально активный нужен.

Что интересно, через несколько лет я встретил пример обратного эффекта. Товарищ с большим тг каналом обосрал у себя в канале компанию X за то, что не пустили в офис без документов, в итоге компании Y и Z с ним не стали даже начинать работать по причине «нафиг нам этот скандалист нужен» :)

Можно с пеной у рта возмущаться, что «так нельзя» или «это ущемление прав» или «эти биг боссы в корпах получат, совсем офигели», но ведь никто не заставляет нанимать или повышать тех, кого не хочется лишний раз трогать. Это в суде заслушивают обе стороны, а в жизни часто вас никто спрашивать не будет.

Про возможности и их реализацию

Недавно виделся с другом, у которого стоимость его доли в AI стартапе только за прошлый год выросла на 10+ млн долларов (причем не с нуля). Все это конечно на бумаге, но шансы обкэшиться на мой взгляд у него хорошие.

Еще некоторое время назад узнал, что у другого знакомого капитализация его AI активов перевалила за лярд.

А еще общался за последний год с очень многими корпоратами из AI, жалующимися, что работы сейчас на рынке нет, возможностей мало, чем заниматься непонятно.

Эта ужасная Российская культура образования

Как-то мы проводили очное мероприятие для слушателей нашей специализации по машинному обучению на Coursera, и ко мне после моего выступления подошли, как это обычно бывает, желающие задать вопрос.

Один парень спросил следующее:
«Почему так получается, что вот в западных курсах математикой не грузят, а у нас в России хочешь выучить ML и на тебя сначала выливают ведро с математикой? Вот у вас целый первый курс в специализации про математику».

И каждый год я так или иначе слышу про ужасную нашу российскую культуру образования, цель которой запытать математикой до смерти. Ну посмотрите хотя бы комментарии под лекциями Воронцова на ютьюбе - клиника же, сплошное нытье.

Я откровенно не понимаю: это всех желанием успешного успеха и вкатывания за три месяца придавило или что случилось за последние 10-15 лет? Почему то, чем мы всегда гордились, нормальную математическую базу, стало модно ругать? 🤯

Основная моя гипотеза - отрасль и списки желающих в нее попасть наводнило больше людей и средний уровень существенно упал. Кроме того, область становится все более инженерной и требуются новые подходы к обучению.

А вы видите этот запрос на «без математики, но чтобы я потом мог трудоустроиться»? Что об этом думаете?

Какими открытыми курсами ML, кроме open ML/DL course от ODS и DLS пользуетесь вы или ваши знакомые?

Не помню, писал здесь или нет, но очень люблю на ютьюбе канал Шиза: https://www.youtube.com/@SHIZ584

Особенно стримы где берет интегралы топ. Ночером иногда самое то фоном.

Вечный тимлид

Есть такой типаж в компаниях - человек уже в возрасте директора, а то и топа, жизнь прохавал и всем своим видом излучает "батя знает батя пожил", но почему-то только тимлид. Начинаешь копать, а оказывается никогда выше тимлида не назначали.

Вот ты смотришь на него и думаешь ну хорош, ну шарит, ну мощный. Наверно просто не хочет за власть бороться и управленческую карьеру строить, хочет просто с нормальными пацанами дело делать, ну реально батя. Но слово за слово товарищ объясняет, что и вон тот парень дурак и вон ту девушку не просто так на работу взяли, что начальники хайпуют на том, в чем он сто лет уже варится, когда их еще в проекте не было. Да и вообще боссы дураки набитые все неправильно делают.

Самое смешное будет сказать ну приди расскажи им как надо. А то и вовсе поработай над своими позициями в компании и присоединись к боссам. Ты ж шаришь. Отмахнется и скажет что ему оно не надо, хочется делом заниматься. Да и что такому почтенному человеку в обществе придурков делать, то ли дело его ребята которых он сам нанял.

Идет время, его ребята тоже растут, находят новые предложения о работе, становятся сами биг боссами, а вечный тимлид ну может компанию поменяет, но только не суть своей деятельности. Найдет новых студентов/стажеров/еще кого-нибудь, кто будет слушать его, открыв рот, и все будет у него по-прежнему. Что характерно, про смену компании будет 100% рассказывать, что пришли новые тупорылые менеджеры и ничего не понимая разрушили все гениальное, что он создавал, разогнали бесценную команду, да и вообще с такими навыками управления их песенка спета, как говорится, "мне кореш сказал, что решение уже принято, отставки будут жесткими". Но всем пофиг. Корпорации живут по другому принципу :)

Иногда искренне хочется чем-то помочь вечному тимлиду (или лиду лидов, или директору - на всех уровнях бывает такое застревание, когда все вокруг бездельники и враги, а я недооцененный молодец). Только конечно же это ему не нужно. Ему уже офигенно, ведь он самый крутой по своей личной системе рейтингов, и этого достаточно.

Когда надо расти в корпорации?

Сюрприз - ответ индивидуален. Попробуем написать несколько if-else, полезных для принятия решений (с порядком выполнения определяйтесь сами :)

Дисклеймер: рост - понятие многозначное, можно годами выполнять одну и ту же задачу на одной и той же должности, но делать это быстрее, совершеннее, предусмотрительнее, и так далее и так далее. Это тоже рост вас как профессионала. Но далее мы говорим именно про карьерный рост: получение более высоких грейдов, рост в корпоративной иерархии, т.к. часто у людей есть запрос именно на такой рост.

Когда НЕ надо расти:

- Когда просто не хотите. Зачем делать то, на что у вас нет запроса? Очень много неудовлетворенности в карьере возникает от делания чего-то через силу непонятно зачем

- Когда запрос на рост внешний, а не внутренний. Например, все друзья заряжены на успех и карьеризм, а вам оно не надо, но не хотите быть белой вороной. Или когда просто нужно больше денег, но вы в гробу видали ту работу, которую надо делать. Потерпеть всегда можно, уметь превозмогать полезно, но это должна быть конечная история с понятным вам горизонтом, и важно помнить, какая у вас цель - самоутвердиться перед друзьями (которым пофиг или которые могут оказаться и не друзьями вовсе), заработать денег (которые вероятно можно заработать на более интересной для вас работе) или что еще.

- Когда презираете корпоративные интриги и разборки и вообще весь такой честный и правильный в белом пальто стоите красивый в сторонке. В любой системе где много людей есть подковерные игры, это часть природы человека, и скорее всего ваша тоже (вспомните, всем ли вы в своей жизни рассказываете все как есть и когда вы с кем-то вместе перемывали кости другому человеку). Начинается уже с трех человек в коллективе, иногда даже с двух, но когда у вас 5-10-20 коллег в параллели и даже десяток сотрудников в вашем отделе - готовьтесь, будет весело.

- Когда не принимаете корпоративное правило, что все что вы сделали - достижения вашего босса, а его успехи - успехи его босса и так далее. Жалобщики на «мой босс себе присвоил» вылетают первыми. Есть одно исключение - если у вас прямой контакт с боссом своего босса, тогда это может быть частью стратегии продвижения по карьерной лестнице, но во всех других случаях - совсем бессмысленно.

Когда НАДО расти:

+ Когда хотите расти. Хочешь быть счастливым - будь им, хочешь быть биг боссом - будь им и так далее как Тони Роббинс завещал

+ Когда вы идете по менеджерской линии развития и хотите решать все более масштабные задачи

+ Когда вам не только хочется квартиру побольше, тачку побыстрее, кабинет посолиднее и так далее, но и нравится то, что в этой роли будете делать

+ Когда вы чувствуете, что сделаете работу следующего уровня лучше других, и что это поможет вам самореализоваться и почувствовать свою профессиональную ценность

+ Когда принимаете и понимаете, что в любом коллективе люди будут делить между собой ресурсы, сравнивать себя друг с другом, и все не будут друзьяшками ни при каком условии

+ Когда понимаете, что корпорация это просто куча людей, которые живут по своим внутренним правилам, и чтобы продвигаться выше надо понимать эти правила и уметь по ним играть

Главное - помните, что позиций биг боссов всегда меньше, чем позиций боссов поменьше и работяг, так что в том, чтобы ограничивать свое стремление наверх, есть рациональное зерно. Чем больше альтернативных вакансий, тем вы свободнее и гибче во взаимодействии с работодателем. Когда ваша позиция на рынке штучная, вы постоянно в тисках и понимаете, что после ухода еще год-два будете искать подходящую по уровню и оплате работу. Это позволяет работодателю (и боссу в частности) очень многое. Так что в любом случае вы будете жертвовать своей свободой при росте, потому особенно важно понимать зачем.

Запускаем с Сергеем отдельный курс по математике - для тех, кому вводный модуль базы ML показался слишком быстрым, и для тех, кто уже понял, насколько перечисленные в программе темы нужны в ML, и готов разбираться глубже.

Математика – главный барьер для тех, кто хочет войти в машинное обучение

И это нормально. У большинства новичков именно она вызывает страх. «Я не справлюсь с производными», «Не понимаю, зачем нужны матрицы», «Вероятность, это тёмный лес». Но без этой базы тяжело понять, как работают модели, и сложно пройти собеседование. Из-за этого многие откладывают старт на месяцы, думая: «Сначала подтяну математику», а в итоге просто теряют время.

Чтобы закрыть этот барьер, мы запускаем новый курс по математике для ML.

Спикер курса Сергей Жестков. Практик с 10+ годами преподавания, автор курсов для Сбера, Тинькофф, Otus и Skillbox, дважды «Преподаватель года» МФТИ. В курсе он собрал только ту математику, которая реально нужна в ML и Data Science.

Вот полная программа курса:
▪️ Занятие 1. Отображения/функции/примеры/логарифмическая функция;
▪️ Занятие 2. Производная, её геометрический смысл, правила дифференцирования;
▪️ Занятие 3. Исследование функций с помощью производной, экстремумы, графики;
▪️ Занятие 4. Функции двух переменных. Частные производные. Градиент;
▪️ Занятие 5. Экстремумы ФМП: обычные и условные;
▪️ Занятие 6. Матрицы, операции с ними, детерминанты матриц;
▪️ Занятие 7. Скалярное произведение, уравнение плоскости;
▪️ Занятие 8. Классическая вероятность, условная вероятность;
▪️ Занятие 9. Дискретные случайные величины, их характеристики;
▪️ Занятие 10. Непрерывные распределения, ЦПТ.

Курс будет особенно полезен тем, кто планирует идти на 4-й поток «База ML», который начнется 13 октября. Курс даст уверенность в математике и поможет сосредоточиться именно машинном обучении.

Это первый поток и сейчас у вас есть возможность записаться на курс с максимальной сидкой. Заполните форму для предзаписи и с вами свяжется менеджер и ответит на все вопросы.